大家好！

我们很高兴地宣布推出一项新的实践培训计划：

🧑‍💻使用 Python 开发 FHIR 应用程序🧑‍💻

本课程以小组为基础，将开发人员从 FHIR 基础知识带入高级、真实的医疗互操作性解决方案，与典型的行业课程相比，课程内容更深入、更实用，并重点关注使用 InterSystems 技术的生产就绪技能。

第一批学员于 2026 年 2 月 15 日开课 ⚠️ 名额有限（一旦学员满额，报名者将被列入候补名单）。

谁应该参加？

本课程非常适合以下组织和团队参加

• 采用或扩展 FHIR
• 开发 SMART on FHIR 应用程序  
• 利用实用、真实的互操作性专业知识提高开发团队的能力

课程结构

该计划由三个渐进的 5 周模块组成。学员可以参加单个模块的学习，也可以完成为期 15 周的全部课程。

每周包括

• ~3 小时的异步视频和指导实验
• 1 小时由教师指导的现场互动讨论
• 两次讲座和一次动手实验室
• 可选的结课项目：SMART on FHIR 应用程序

模块概述

• 基础 （5 周）——扎实理解 FHIR 核心概念和实践基础，包括资源、REST 操作、搜索、验证和服务器交互。
• 中级 （5 周）——使用 Python 开发安全、可扩展的 FHIR 应用程序，包括 SMART on FHIR、批量数据访问、实施指南和负责任的人工智能集成模式。

InterSystems IRIS® 数据平台、InterSystems IRIS^® for Health^TM 和HealthShare^® Health Connect 的2026.1版本现已全面上市 (GA)。这是一个扩展维护 (EM) 版本。

版本亮点：

• 数据库可扩展性增强：取消了历史数据库大小限制，实现了无缝增长，超过了以前的大小限制，无需进行数据转换。其他底层性能改进进一步优化了大规模操作。
• 表分区：根据用户定义的逻辑键拆分表和相关索引数据，以便在数据库间轻松映射。这可以实现存储分层，提高查询性能和超大表的运行效率。该功能是一项实验性功能，可通过 "早期访问计划"订阅更新并转达您的反馈意见。
• 互操作性用户体验改进：此更新具有新的 BPL 编辑器、对生产配置的额外改进以及 DTL 编辑器，其中包括人工智能辅助 DTL 解释。要了解更多信息，请访问InterSystems 学习中心。对于现有客户，这些功能仍可选择使用。在集成方面，该版本引入了 Mirth 迁移工具，以加速传统集成引擎的替换和现代化。
• FHIR 服务器授权、批量数据和管理更新： 大幅扩展 FHIR 功能，包括细粒度 OAuth 范围执行和结果过滤，从而实现更精确的数据访问控制。增强批量 FHIR（JWT 授权、从 EHR 计划导出）和更快的服务器/软件包管理。

InterSystems IRIS®数据平台的2023.1.7维护版本 、 InterSystems IRIS® for **** for HealthTM和HealthShare®Health Connect的 2023.1.7 维护版本现已全面上市 (GA)。

请通过Ideas Portal使用 "发布后反馈"类别分享您的反馈意见，以便我们共同打造更好的产品。

文档

您可以在这些页面上找到详细的变更列表和升级清单：

• InterSystems IRIS
• InterSystems IRIS for Health
• HealthShare Health Connect

早期使用计划 (EAP)

现在有许多 EAP 可用。请查看此页面并注册您感兴趣的项目。

如何获取软件？

InterSystems IRIS 和 InterSystems IRIS for Health 的完整安装包可从 WRC 的InterSystems IRIS 数据平台完整工具包页面获取。HealthShare Health Connect工具包可从 WRC 的HealthShare 完整工具包页面获取。容器映像可从InterSystems 容器注册中心获取。

可用性和软件包信息

此版本附带适用于所有支持平台的经典安装包，以及 Docker 容器格式的容器映像。 有关完整列表，请参阅支持的平台文档。这些维护版本的版本号是2023.

我以前可能提到过这一点：我认为可视化跟踪（Visual Traces），即包含每个步骤完整内容的序列图，是 IRIS 数据平台的一项神奇功能！以可视化跟踪的方式提供有关 API 内部工作原理的详细信息，对 IRIS 平台上的项目非常有用。当然，这适用于我们没有开发高负荷解决方案的情况，在这种情况下，我们根本没有时间保存/读取信息。对于所有其他情况，欢迎阅读本教程！

大家好。好久不见。我想再次与大家分享我最近学习的内容 通过 JDBC 使用 SQL 创建外来表。

因为我同时也在学习 IRIS BI，所以我从这个 Sample-BI docker 环境开始。

https://github.com/intersystems/Samples-BI

启动环境后，以超级用户身份登录管理门户http://localhost:52773/csp/sys/UtilHome.csp。

将命名空间切换为IRISAPP。

我们会发现所有样本数据都存储在IRISAPP 命名空间中。让我们找一张简单的表来测试外来表功能 🤣

System Explorer > SQL

让我们通过在 "执行查询（Execute Query tab） "选项卡中执行以下 SQL 查询来试试表HoleFoods.Outlet

SELECT
ID, City, Country, Latitude, Longitude, Population, Type
FROM HoleFoods.Outlet

太棒了！😉 表中有 35 个条目。

摘要

• InterSystems IRIS® 数据平台
• InterSystems IRIS® for Health
• InterSystems Health Connect™版本
• 2024.3.0
• 2025.1.0 - 2025.1.3
• 2025.2.0
• 2025.3.0 | 运行：高风险 | 使用了 ≥ 2 TB 的数据库缓存 |

问题

在上述版本中，如果数据库缓存大于或等于 2,097,152 MB（2 TB），实例可能无法启动或在运行过程中挂起。请注意，未配置实例的初始数据库缓存分配是系统物理内存的 25%；因此，如果物理内存≥ 8 TB，则未配置实例可能存在风险。更多信息，请参阅为数据库和常规缓存分配内存以及数据库缓存 (globals) 配置参数。

如果使用高级配置选项分配多个块大小的缓冲区，则必须以global缓冲区为单位计算限制。只要所有大小的缓冲区总和少于 268,435,456 个，就不会有风险。

此问题影响以下产品的 2024.3、2025.1.0 - 2025.1.3、2025.2.0 和 2025.3.

InterSystems 定期更新我们的软件发布政策和实践，以适应客户的需求。

为了让客户和合作伙伴更容易预测，我们现在改变了维护版本的发布节奏，并对其他几个方面进行了调整。

本文总结了我们数据平台产品的发布周期和最近的变化，并宣布了一些新的更新。

为什么要改变？

• 我们的客户更快地接受了我们的新版本。
• 我们的客户更快地采用新的平台版本（操作系统和协调器）。
• 安全问题更频繁地出现，尤其是在第三方库中。
• 我们的客户要求更可预测的交付日期。

有什么相同之处？功能发布节奏提醒

自 2018 年以来，InterSystems 一直在使用 InterSystems IRIS 的双流功能发布节奏（请参阅原始公告）。我们提供

• 持续交付（Continuous delivery, CD）版本——这些版本可快速访问新功能，非常适合开发和部署持续更新的应用程序，并可立即利用新功能。有时也称为 "快车"。
• 扩展维护（Extended maintenance, EM）版本——这些版本的发布频率低于持续交付版本，但具有维护版本所具有的更高稳定性。它们是大型企业应用程序的理想选择，在这些应用程序中，在维护版本中轻松获得修复比尽早获得新功能更重要。有时也称为“慢车”。

EM 发行版的版本号为 YYYY.1（例如 2022.1 或 2023.1），因此很容易识别。 CD 发行版的版本号为 YYYY.2、YYYY.3 等。

该演示基于原始类描述。
使用的数据类包括地址、人员、雇员和公司。
为使演示更具吸引力，添加了按 ID 命名的 JSONtoString 方法。

IPM 0.10.6 版于 2026 年 2 月 24 日发布。该版本主要是错误修复，但在软件包中添加了-export-python-deps标志，并发布了将 Python 依赖关系与 IPM 模块本身包含在一起的命令。像往常一样，你可以在GitHub 页面或社区注册中心查看。

以下是完整的更新日志：

已添加

• #1024:为发布命令添加了 -export-python-deps 标志

修复

• #996:确保 COS 命令在专用、隔离的上下文中执行
• #1002:列出已配置的软件源时，只有在定义了令牌时才显示 TokenAuthMethod。
• #1024:在 -export-python-deps 下，带有 PythonWheels 的模块已正确打包。
• #1061:修复从 OCI/ORAS 注册表安装时的问题
• #1065:修正了 IPM 0.10.3 中引入的回归，该回归删除了对以目录作为名称的资源（例如 /inc ）的支持
• #1072:修复了测试或验证阶段未加载作用域依赖关系的问题。

如果您有任何问题、建议或需要关注的 bug，请随时在这里或GitHub 页面上提出。(在 GitHub 上，问题和建议应放在讨论页面，而错误应放在问题页面）。

大家好，

我们非常高兴地与大家分享，我们刚刚推出了一个新的免费互动教程，专门为那些刚刚接触 InterSystems IRIS 并希望了解其核心概念的人设计。

🧑‍🏫InterSystems IRIS 的数据模型🧑‍💻

在现代医疗保健领域，寻找临床上相似的患者往往感觉像大海捞针。传统的关键字搜索往往会失败，因为医学语言具有高度的细微差别；搜索 "心力衰竭 "可能会漏掉包含 "充血性心力衰竭 "的记录。

我很高兴与大家分享 iris-medmatch，这是一个基于InterSystems IRIS for Health的人工智能患者匹配引擎。通过利用矢量搜索（vector search），该工具能够理解临床意图，而不仅仅是匹配字面字符串。
## 核心创新：语义临床搜索

iris-medmatch "在原始FHIR数据和可操作的人工智能洞察力之间架起了一座桥梁。该引擎利用 "all-MiniLM-L6-v2 "模型，将临床条件转化为数学向量。

标准搜索查找的是准确的单词，而该引擎能理解**临床上下文**。例如，它可以使用数学向量相似性将 "高血压 "患者与 "高血压 "搜索匹配起来。

✨ 主要技术特点

• 核心：InterSystems IRIS、嵌入式 Python、InterSystems FHIR 服务器、矢量搜索
• 人工智能：Python、ONNX 运行时、HuggingFace 变换器
• 前端Angular 18+

技术架构

该解决方案的优势在于其架构效率。通过嵌入式 Python 运行 Transformers，我们消除了 "数据重力 "问题。数据留在 IRIS 中，人工智能处理在数据所在的地方进行。

🚀应用演练

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